requie/AI-Red-Teaming-Guide
AI 系统对抗测试与安全评估的综合指南,帮助组织在攻击者利用之前发现漏洞。
AI 安全相关的开源项目、工具与仓库动态,按内容类型筛选,支持搜索。
AI 系统对抗测试与安全评估的综合指南,帮助组织在攻击者利用之前发现漏洞。
AI 红队演练场实验室,用于开展包含基础设施在内的 AI 红队培训。
本文档汇集了 AI 渗透测试、LLM 红队、自主攻击代理和漏洞发现领域的开源项目、学术论文、能力基准及商业解决方案(国际与中国),旨在帮助研究人员、安全工程师和企业决策者快速形成全局认识。
全栈 AI 红队测试平台,通过 Agent Scan、Skills Scan、MCP scan、AI Infra scan 和 LLM 越狱评估来保障 AI 生态安全
面向模型产物、在线端点、MCP 服务器和录制的 agent 轨迹的开源 AI 安全验证工具,为发布决策提供可复现的证据。
开源自主 AI 渗透测试工具。50 个专家 agent 覆盖 Web、API、云、Active Directory、Kubernetes、CI/CD 和 AI/LLM(OWASP LLM Top 10)。在 Privacy Gateway 后运行本地 LLM,并与 GitHub、GitLab、Jenkins、VS Code、JetBrains、n8n、Grafana 和 Splunk 集成。
AI 安全与提示注入载荷工具集
AI 红队工具与 LLM 安全框架,用于评估 Agentic AI 应用。测试提示注入、执行漏洞评估、生成 SBOM 并进行静态分析。
Basilisk——开源 AI 红队框架,支持遗传式提示词进化。面向 GPT-4、Claude、Grok、Gemini 的自动化 LLM 安全测试,覆盖 OWASP LLM Top 10,包含 32 个攻击模块。
精选的 LLM 安全工具、研究与文档
基于机制的 40 种 LLM 越狱模式分类,涵盖 10 个类别。针对 2026 年 6 月前沿模型(Claude Opus 4-8、GPT-5.5、Gemini 3.5、DeepSeek V4)的 8000 次试验自举评估。每条引用均经直接 WebFetch 验证;被驳斥的说法也有记录。
精选的 MLSecOps 工具与资源列表,用于保护机器学习和 AI 系统——涵盖对抗性 ML 防御、LLM 安全、AI 红队测试、模型扫描、供应链防护和 MLOps 流水线安全
用于对 AI 模型和系统开展以人为中心的红队评估的平台
绕过 LLM 防御层(从输入过滤到持久内存利用)的诊断方法。
一份以证据为导向的精选指南,涵盖 AI 赋能安全与 AI 自身安全。包括防御研究、智能体安全、MCP 安全、AI 红队测试与评估、授权测试工作流和检测工程
轻量级 AI 红队测试框架,用于授权的智能体/GenAI 挑战(BCTF Agent Plus 风格):调度、有界侦察、验证、摘要。
AI 代理安全实践资源:在部署到云端的 LangChain IT 服务台代理上演示 OWASP GenAI 的攻击、修复与验证。
综合性 AI 安全中心,汇集载荷、速查表、动手实验、安全工具、MCP 安全、RAG 安全、智能体安全、CTF 挑战和研究资源
AI 安全漏洞、LLM 对抗攻击、提示注入技术和机器学习安全研究的综合分类体系。涵盖 71 种以上攻击向量,包括模型投毒、agentic AI 漏洞利用和隐私泄露。
AI Red Teaming / AI Safety に関する日本語リソースのキュレーションリスト